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大家可能都有過這樣的經歷

聽到一段熟悉的旋律

但就是想不起它的歌名

這時候打開聽歌識曲功能

幾秒鐘后

對應的歌曲就出現在了屏幕上

這個功能是怎么做到

在如此短的時間內準確識別出歌名的？

音頻指紋是識別歌曲的關鍵

聽歌識曲的關鍵就在于音頻指紋（Audio Fingerprinting）。就像人的指紋是獨一無二的，每首歌也有自己獨特的指紋，音頻指紋就是音頻信號的數字DNA。它的生成過程大致可以分為以下幾個步驟：
音頻信號數字化

音樂識別的第一步就是“聽”聲音。但機器是怎么“聽”到歌的呢？聲音本質上是一種振動，被人耳接收后，人耳會把這種振動通過耳膜等組織傳導為大腦能識別的信號。機器聽歌的原理也類似，它把聲音的振動轉化為電信號，再把電信號轉變成計算機可處理的數字信號。

現實世界中的聲音是模擬信號，是連續的（好比是一條線），而計算機要處理的則是數字信號，是離散的（好比是多個點），所以，需要通過采樣，把連續的聲音波形轉化為離散數字信號。采樣率決定了信號的捕捉效果，采樣率越高，點越密集，原始聲音被保留得越完整。

特征提取轉換后的數字化信號接下來會被送到音頻處理模塊，進行聲音的特征提取，包括從時域轉換到頻域，特別是通過傅里葉變換（一種數學變換算法），將連續的音頻信號分解為不同頻率的分量。

時域信號是最直接的聲音表現形式（也就是我們通常在錄音軟件中看到的波形圖），而頻域信號則能夠反映出聲音中包含的頻率成分。在頻域分析之后，得到的頻譜圖能夠讓音頻的特征信息變得可視化。頻譜圖記錄了歌曲每一秒的頻率和振幅，很直觀地向我們展示了信號中哪些頻率在什么時候出現，它們的強弱關系如何。

音頻指紋生成

基于頻譜圖的特征，就能夠得到音頻指紋，音頻一般會被拆分成若干小塊，提取音頻中的顯著頻率峰值，每個片段的峰值組合就形成了整首歌的音頻指紋。

通常情況下，不同的頻率范圍會被分別處理，這樣能夠確保對低音、中音和高音的均衡分析，避免混淆或漏掉某些音樂元素。

每首歌都會被轉換為一個獨特的音頻指紋，所以，就算是同一首歌的不同版本也會因為頻率、振幅和時間上的差異而生成不同的指紋，以確保后續最精準的匹配。

最后，當我們有了一首歌的“指紋”后，接下來要在已有的歌曲數據庫中找到與它匹配的指紋，以識別出具體的歌曲。聽歌識曲技術會將每段音頻指紋轉換成哈希值（一種編碼），因為相較于比較整段音頻，直接比較哈希值要快得多。軟件會將用戶錄音的指紋與數據庫中的指紋哈希值比對，找到相匹配的歌曲。

音頻指紋的其他用處

音頻指紋技術除了能用來聽歌識曲，還可以應用在這些方面：

1.個性化音樂推薦

特征提取和匹配技術也為個性化音樂推薦提供了基礎。推薦系統根據音樂的旋律、節奏、情感等特征來挖掘用戶的喜好，不僅提高推薦的準確性，而且能為用戶發現更多與其品味相符的音樂。

2.版權檢測、保護

音頻指紋技術還可以用于版權的檢測和保護，例如檢測媒體庫內是否有內容相同的歌曲，檢測用戶上傳的視頻、音頻是否有侵權，是否未經授權使用了某首歌曲。

3.音頻播放監測

再比如當廣告商需要監測電視或廣播是否有按時、按次數地播放了廣告，電臺可以用此項技術來監測、統計。